秦皇島港煤炭吞吐量預測模型選優

摘要：論文以秦皇島港1991～2005年煤炭吞吐量數據為基礎，采用統計預測中的GM1，1和三次指數平滑兩種模型分別進行預測，并比較了預測結果，得出優選模型。

關鍵詞：秦皇島港；GM1，1；三次指數平滑法；吞吐量預測

中圖分類號：F506文獻標識碼：A

文章編號：1002-3100(2008)02-0053-04

Abstract: This paper based on data of coal port throughput of Qinhuangdao port， adopts the GM1，1 and the Cubic exponential smoothing method to predict respectively， and compares results of the two methods， gets the optimization finally.

Key words: Qinhuangdao port; GM1，1; the cubic exponential smoothing method; prediction of port throughput

自1990年以來，我國的煤炭生產一直居世界首位，同時煤炭又在我國一次消費能源中占很大的比重。我國煤炭儲量和產量主要集中于北方，尤其是“三西”地區（山西、陜西、內蒙古西部），而煤炭消費重心在東部和中南地區。我國煤炭資源分布與生產布局的極不平衡性，導致了大量的煤炭運輸需求及非常集中的煤炭流，構成了我國“北煤南運”和“西煤東運”的運輸格局。

秦皇島港是我國最大的煤炭海運港，是世界上最大的能源輸出港之一，擔負著我國“北煤南運”的重要任務。其年煤炭下水量占全國北方主要沿海港口煤炭下水量的50%。因此，對其煤炭吞吐量的預測對秦皇島港的進一步規劃和建設具有重大的意義。

預測的方法有很多，如趨勢外推法、生長曲線法、回歸分析法、彈性分析法、馬爾可夫分析法，等等。不同的方法適用范圍不同，所得結果也不同。經查閱有關資料，得秦皇島港1991～2005年煤炭吞吐量數據，見表1。

鑒于本文查閱資料所得數據的趨勢特點（見圖1），本文采用分別采用灰色模型和三次指數平滑模型進行預測，并加以比較得出結論。

1灰色模型在沿海港口煤炭運量預測中的應用

人們常用顏色的深淺來表示系統信息的完備程度，把信息完全明確的系統稱為白色系統；把信息完全不明確的系統稱為黑色系統；把信息一部分明確，一部分不明確（介于白色系統和黑色系統之間）的系統稱為灰色系統。灰色系統內部各因素之間具有不確定的關系。

在沿海煤炭運輸這個大系統中，其運量受外界環境很大的影響：如國民經濟各部門的發展程度、人民生活方式、國家宏觀政策、自然條件、人口、地區差異等。鑒于情況的復雜，影響的因素既有已知的確定性因素，又有未知的不確定性因素，我們把沿海煤炭運輸系統歸為灰色系統。

1.1GM1，1模型的建立

2.2模型的應用

建立平滑指數模型時，平滑系數α的選擇是關鍵。最常用的方法是先選幾個α做實驗，經試計算選擇預測誤差最小的α值作為平滑系數。一般地，當數列成較穩定的水平趨勢，或者雖有波動，但長期趨勢變化不多時，α宜取小值0.1～0.3，以充分發揮歷史數據的作用。當數列波動較大，長期趨勢變動幅度較大時，α宜取大值0.6～0.9，以跟蹤近期數據的變化。這樣就可以通過平滑系數α的大小來控制預測的結果。本文選取α=0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，9個數值分別進行試算，其結果見表5。

根據表1中1991～2005年的秦皇島港歷年煤炭吞吐量數據，利用三次指數平滑法模型（12）～（14）式進行計算，結果見表6。

3灰色模型與三次指數平滑模型預測結果的比較

用GM1，1模型和三次指數平滑模型預測結果分別見表7。

4結束語

本文在統計資料的基礎上，分別建立GM1，1模型和三次指數平滑模型，對秦皇島港煤炭吞吐量進行預測。由預測結果表明，GM1，1模型預測的精度要高于三次指數平滑模型。在GM1，1模型中，由于利用累加生成手段和微分方程描述的方法，因而在一定預測時段內具有良好的預測精度和實用性。

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注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。